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摘 要:本发明提供一种基于N‑DenseNet和高维mfcc特征的城市声音事件分类方法,其在处理音频数据时能提供更丰富、更有效的特征信息,模型有更强的泛化能力,分类具有更高的准确率。其包括:S1:采集待处理音频数据,对原始音频信号进行预处理,输出音频帧序列;S2:对音频帧序列进行时域和频域分析,提取高维梅尔频率倒谱系数,输出特征向量序列;S3:构建声学模型,并对声学模型进行训练,得到训练好的声学模型;S4:将步骤S2中输出的特征向量序列经过处理后,输入到训练好的声学模型中进行分类识别,得到的识别结果即为声音事件的分类结果;其特征在于:声学模型是以DenseNet模型为基础,结合N阶马尔可夫模型的特点构建的网络模型,即为N阶DenseNet模型。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910066335.6 | 专利名称: | 基于N-DenseNet和高维mfcc特征的城市声音事件分类方法 |
申请日: | 2019-01-24 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G10L25/24搜分类 SE C CC F搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |